计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
3期
302-305,398
,共5页
步态识别%小波变换%支持向量机
步態識彆%小波變換%支持嚮量機
보태식별%소파변환%지지향량궤
步态识别是图像处理领域的一个新兴热点.人行走姿态准确识别困难因素较多,由于步态数据是一种高维、小样本数据,传统识别方法不能检测前景与背景差异情况,导致识别正确率比较低.为了快速准确地进行步态识别,提出支持向量机的步态识别方法.方法首先根据步态图像中前景点与背景点的差值,自适应计算区分前景点与背景点的阈值,根据阈值对步态图像进行二值化,在特征提取阶段,采用水平、垂直和对角线 3 个方向提取步态信息,并通过小波变换进行特征维数约简,最后将小波变换提取维步态特征采用支持向量机学习得到步态识别结果.在中国科学院自动化所的 CASIA 步态数据库上进行了识别仿真,结果表明,方法的识别正确率有所提高,且识别的速度加快,是步态识别有效的方法,并具有广阔的应用前景.
步態識彆是圖像處理領域的一箇新興熱點.人行走姿態準確識彆睏難因素較多,由于步態數據是一種高維、小樣本數據,傳統識彆方法不能檢測前景與揹景差異情況,導緻識彆正確率比較低.為瞭快速準確地進行步態識彆,提齣支持嚮量機的步態識彆方法.方法首先根據步態圖像中前景點與揹景點的差值,自適應計算區分前景點與揹景點的閾值,根據閾值對步態圖像進行二值化,在特徵提取階段,採用水平、垂直和對角線 3 箇方嚮提取步態信息,併通過小波變換進行特徵維數約簡,最後將小波變換提取維步態特徵採用支持嚮量機學習得到步態識彆結果.在中國科學院自動化所的 CASIA 步態數據庫上進行瞭識彆倣真,結果錶明,方法的識彆正確率有所提高,且識彆的速度加快,是步態識彆有效的方法,併具有廣闊的應用前景.
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